人工智能医药精选(十四篇)

人工智能医药精选篇1

对于这家90%以上中国医药企业已使用其产品或服务的上市公司来说，楚天科技在智能制造的路上再次迈出重要一步。此前，公司已在医药无菌生产智能机器人、可穿戴外骨骼机器人、智能医疗机器人与智慧医药工厂等方面率先进行了“破题”。

推进智能制造不仅是降低成本、提高利润的问题，在楚天科技董事长唐岳看来，中国医药产业中的合规性问题没能得到有效解决，是因为严重依赖制度和道德的约束，缺乏应有技术手段的支持，而智能制造是提高品质、保障生产合规性的最终出路，“凡是能够用技术解决问题的，不要去依靠制度;凡是能够依靠制度来解决问题的，不要去依靠道德。” 2016年2月，楚天科技生产出国内首台医药无菌生产智能机器人。

楚天科技智能医药机器人元年

4月26日，美国国际制药工业展（INTERPHEX2016）在纽约举办，楚天科技智能机器人预灌封无菌生产系统等高科技产品参展，正式拉开拓展北美市场的帷幕。

据了解，作为中国首台世界级水平的医药无菌生产智能机器人，智能机器人预灌封无菌生产系统于今年2月20日在楚天科技成功下线，项目立项、研发纲领、技术标准、制造水平等各方面评价，均已达到世界水平。

充分利用自动化与信息化技术，研制智能医药机器人及生产线，构建智慧医药工厂，楚天科技正围绕这样的解决方案做大规模的研发投入。

继去年成功并购长春新华通、四川省医药设计院、上海睿想后，今年2月，楚天科技加码智能制造，以1.26亿元设立了楚天智能，向提供医药装备整体解决方案和打造医药智慧工厂发展。3月，国开行向楚天智能增资6000万元，楚天科技董事会秘书周飞跃向《中国经济》透露，这是一笔成本较低的政策性资金，此前，全国医药行业获得国开行此类投资的仅3家企业。

外资巨头也牵手楚天科技。4月15日，楚天科技与西门子（中国）有限公司签订战略合作协议，双方将在制药行业数字化工厂和智能制造领域建立长期合作伙伴关系，为制药工厂提供全面数字化解决方案，提升行业智能制造水平。

在此次非公开发行股票预案中，楚天科技拟向不超过 5 名特定投资者非公开发行股票不超过4000万股，募集资金总额不超过6.78亿元，用于投资“年产 100 台套后包工业机器人建设”项目和“年产50套智能仓储物流系统建设”项目。

周飞跃说，上述募投的两个项目是构成楚天科技智能化制药工厂整体解决方案的核心重要组成部分，公司拟分别投入4.59亿元和1.99亿元，项目投产后将会进一步优化资本结构，提高制药生产的智能化水平。

智能制造求解药品生产合规性难题

近年来，我国医药行业重大安全事故频发，整体安全状况堪忧。统计表明，高达80%的污染源来自于制造过程中人工干预，如何实现无人化、少人化生产，是保证产品质量、减少污染的核心课题。

监管部门对医药生产的监管日趋严格。监管收紧倒逼制药装备工业向智能化方向进行技术升级，东吴证券今年8月的研报认为，制药装备行业的智能化升级将是大势所趋。

“这是产业所乐见的良好发展。”7月25日，唐岳在第33届全国医药工业信息年会上表示，“相比欧美发达国家，中国医药生产水平还有很大差距，欧美基本上达到了自动化水平，即3.0的水平，而中国的3.0生产，一定意义上讲还没有开始，4.0也还在概念阶段。”

生产层面的落后状况，导致中国药品生产的合规性问题未能得到有效解决。“中国药品生产的合规性，严重依赖制度和道德的约束，缺乏应有的技术手段的支持。”唐岳说，“我们的研究要聚焦在智能化上，要瞄准合规性这个靶点。” 只有设备稳定性达到世界先进水平，生产稳定得到有效保障，才能最终解决药品生产合规性问题。

如何实现“制药工业4.0智能方案”？唐岳认为，智能系统的集成，核心装备的开发，关键技术的研究，这是医药智能机器人和智慧医药工厂的实施路径。楚天科技市场与法规中心副主任杨镇则指出，工业4.0要解决两大难题。首先是大幅提高设备的自动化水平，代替人工操作，实现生产高度自动化及去人力化。第二个要解决的关键问题，是实现互联网技术与工厂的深度融合，实现智能化生产及生产全流程信息的自动化采集、存储，实现产品全周期控制及追溯。 楚天科技TOP 车间展出的医药智慧工厂组成单元。

楚天科技在其TOP车间展出了医药智慧工厂的组成单元。《中国经济周刊》记者看到，在一条200米的自动生产线上，原药和玻璃瓶放进去，经过抽取、消毒、烘焙、灌装、包装等多项程序后，出现在终点的就是成品药，有关工艺全部在电脑控制下由传动带和机械手或机器人完成，每个环节都布满了各种传感器。整条生产线上，只有6名工人，而且只在出现故障时才需要人工介入。

周飞跃介绍，没有人工干预以后，药品污染的概率就大幅降低，更重要的是，药品生产全周期都做到了数据化，可以全程追溯。

人工智能医药精选篇2

一、我国医药制造企业数字化转型发展现状及问题

医药制造业是我国国民经济的重要组成部分，在整个消费市场中有着举足轻重的地位。进入21世纪以来，我国医药制造业发展迅速，目前已成为全球第二大医药市场，原料药生产出口稳居世界第一。2007-2017年，我国医药制造业规模以上企业的主营业务收入从5967亿元增长至28200亿元，复合增长率达到16.8%，远高于同期GDP增长率。不过，我国医药制造业创新能力弱、竞争能力不强等问题突出，产品仍“以仿为主”，创新药欠缺，药品质量和疗效等都有待进一步提高。另外，随着近几年药品“带量采购”、“两票制”等政策的实施，对药企运营与成本控制提出更高要求和挑战，再加上疫情冲击，我国医药制造企业的收入和利润收到较大影响，规模以上企业的主营业务收入近几年一度出现下滑。在以上背景下，推动医药制造企业数字化转型是推进我国药企向创新型技术型转型升级、提升自身竞争力的有效手段。当前，我国医药制造企业数字化与智能化水平还有较大提升空间，据统计，我国有超过一半的医药制造企业处于单点信息化、数字化覆盖状态，系统间集成度较低；另外，仍有26%的医药制造企业处于数字化起步阶段。具体而言，我国医药制造企业数字化、信息化主要存在如下问题：第一是新药研发能力普遍偏低，研发阶段信息化支撑手段缺乏。当前医药研发需要强大的平台及人工智能、大数据分析等手段支撑，我国医药企业特别是中小企业仍处于传统医药研发阶段，缺乏信息化手段及数据的支撑，导致药物研发耗时耗力，且成功率低。第二是医药生产阶段信息化及自动化大部分处于单点覆盖阶段，未形成端到端集成。一方面部分生产环节还未实现自动化，这在中成药制造企业中较为常见，如药材预处理、药物提取、环境控制等环节，仍需要大量人工参与。另一方面，医药企业信息化与自动化大部分互相分离，生产过程中的数据没有得到实时收集以用于研发、生产过程的控制及管理。第三是企业营销流通、产业链协同等环节信息化水平普遍偏低。我国医药制造企业对药品营销渠道管理、营销数据的实时跟踪及数据分析能力普遍不足。同时，当前药企普遍缺乏互联网营销及用户服务类平台，基于线上的创新发展观念薄弱。另外，医药制造企业利用信息化平台打通产业链上下游企业，实现上下游企业数据同步、资源及业务协同等方面还存在较大短板。

二、我国医药制造企业开展数字化转型推进创新发展建议

基于我国医药制造企业数字化、自动化现状及问题，为推进我国医药制造企业运营升级、产品及服务模式创新，提升行业在国际的综合竞争力，企业应根据自身实际情况进一步提升研发、生产、营销流通、用户服务等环节智能化、数字化水平，同时推进企业各环节系统间集成及数据共享流通，最终实现智能化研发、智能化生产制造、智能化企业管理等全新生产运营模式的构建，具体建议如下。

（一）研发环节数字化

医药研发环节数字化是目前我国医药制造企业存在的最大短板，也是企业加强创新药开发力度的关键一步。研发环节数字化建议从以下几方面开展。一是企业内部要构建统一的研发基础数据库，如电子实验记录、仪器原始数据、化合物/生物样品数据、生物活性数据库等，实现研发过程中各类数据电子化、标准化，并实现基础数据库在企业内部的数据共享。二是完善企业级的研发信息管理系统实现研发流程集成。构建医药研发平台，建立标准化的研发流程，基于研发平台实现研发流程集成。基于研发平台推进研发数据的整合和开发利用，实现对研发进程和研发质量的管理和控制，提高实验效率，加快药物研发进程。三是充分利用大数据、人工智能等新一代信息技术辅助研发创新。医药制造企业应和专注于大数据、人工智能的信息技术服务企业开展广泛合作，共同探索人工智能、大数据等技术在药物研发、临床试验过程中的应用，以降低研发成本、缩短研发周期。例如运用人工智能、大数据等技术在药物研发、临床试验等阶段进行大批量文本分析及预测、虚拟药物筛选、病例分析及临床匹配、晶型预测、发掘药物新适应症等工作，以提高药物研发效率。

（二）生产环节数字化

医药生产环节应重点推进生产过程自动化、智能化水平，加强各环节智能化系统的整合，逐步形成贯穿整个生产过程的智能化、自动化控制体系。由于化药、生物药、中药生产数字化基础存在较大差异，建议企业在数字化转型过程中，根据自身情况选择具体方案。具体建议如下。一是中小企业首先提升药品生产关键环节的自动化、智能化水平。推进智能装备、智能传感器等智能设备的普及，加强提取、浓缩、醇化、干燥、灭菌等关键环节自动化控制系统的部署，逐步实现各个环节工艺参数和质量控制参数（如温度、流量、压力、液位、质量、浓度等）的自动采集、监测、分析、集中显示、报警和控制，简化生产流程，减少人工干预。二是逐步形成贯穿全生产过程的智能化控制体系。在关键环节自动化系统部署基础上，推进各环节自动化控制系统的整合，形成贯穿整个生产过程的智能化、自动化控制体系，强化生产制造各类参数数据汇聚与分析，实现信息和数据的快速、合理、准确传递与共享，全面提高生产制造过程信息化管理能力。三是完善企业生产类信息化系统建设及综合集成。完善生产执行（MES）、环境监测、药品质量监管、仓储管理等生产信息化系统建设，实现生产自动化、智能化设备数据、物料、能耗等数据接入到生产信息化系统中，实现数据的实时监测及分析应用。推进生产信息化系统间集成及数据共享流通，形成集管控、优化、调度、执行和经营于一体的生产新模式。

（三）营销流通及用户服务环节数字化

营销流通及用户服务环节数字化是传统医药制造企业较为欠缺环节，随着“互联网+”在医药及医疗领域的渗透，营销流通及用户服务环节数字化成为医药企业进行精准营销、开展服务化转型的关键。具体建议如下。一是搭建精准营销平台。医药制造企业应联合医药流通企业打造面向基层医疗市场的数字化精准营销平台，重点探索医药产品精准营销方式，提高资源投放有效性。一方面基于精准营销平台整合下游终端客户资源，汇聚营销数据和客户数据，掌握药品流向动态，对渠道终端（如医院、药店等）营销数据进行实时动态管理以辅助差异化营销科学决策制定、渠道优化、终端覆盖等。另一方面基于新媒体环境，通过大数据分析手段分析医生社交网络、阅读量和转发量、医学信息浏览记录等线上数据，挖掘医生使用偏好，实现有的放矢、精准营销。二是打造线上线下融合的医药新零售、健康服务平台。医药制造企业应探索建设B2B、B2C电子商务平台或与大型医药电商平台进行合作，实现营销渠道下沉，推进线下线上全面融合。另外，有实力的医药制造企业可探索建设企业数字化服务平台，并和线下医院、体检中心、理疗中心、药店等实体机构进行密切合作，将数字化服务平台向线下机构及个人用户延伸，基于平台开展药事个性化远程咨询、疗效数字化评估、远程审方、健康监测、健康管理等。同时基于平台沉淀消费者疾病谱变化、健康需求和消费习惯等数据信息，开展C2M反向定制化研发生产。另外，医药制造企业应积极与数字化诊疗平台、互联网医院等平台类企业合作，联合推出慢病管理、术后跟踪等服务，包括在线诊断、药品购买配送、用药跟踪等，形成“医+药”闭环，延伸大健康服务半径，创新开展营销模式。

（四）企业运营管理数字化

企业运营管理数字化是医药制造企业实现内部运营升级的重要手段，通常包括企业人财物的数字化综合管理、企业数据汇聚及综合分析、企业智能决策等。具体建议如下。一是推进企业运营管理数字化升级。针对中小企业，建议通过实地部署或采购SaaS服务等方式，推广办公自动化、企业资源管理、客户关系管理、供应链管理等运营管理类信息系统的使用，加强企业管理精准管控能力。对于有实力的大型企业，建议推进运营管理类系统与药品研发、生产制造、营销流通、用户服务等环节信息化系统的整合，实现研发、生产、营销、用户服务、企业运营管理相关流程及数据的融合贯通。二是提升企业大数据创新应用水平。建议有实力的医药制造企业打造企业数据，盘活企业全量数据，实现企业各环节数据的汇聚整合、提纯加工、数据分析、数据应用服务等，形成基于大数据分析与反馈的工艺优化、流程优化、设备维护与事故风险预警、精准营销及用户服务能力，实现企业生产与运营管理的智能决策和深度优化。三是推动产业链上下游信息化协同。加强医药制造企业与上下游产业链企业的协作，通过系统整合、流程打通等推进上下游企业生产要素互通共享，逐步实现产业链互联、平台协同、要素融通，推动产业链企业生产和服务资源优化配置。

三、推进医药制造企业数字化转型政策建议

人工智能医药精选篇3

智能医疗的兴起

人机大战1∶4的比分让相当多的人感到失望和悲观，还有人感到了恐惧，认为人工智能战胜人和主宰人类社会的时代已经开启。

然而，即便“阿尔法围棋”最终以5∶0的大比分大胜李世石，也不意味着人工智能主宰世界和人类被奴役时代的到来，理由也并非只是“阿尔法围棋”是人类设计出来的，而是因为，“阿尔法围棋”其实开启了人类利用人工智能的新时代，准确地说，是拓宽了让人工智能为人类干活的新天地，并有可能深入而广泛地让人类文明迅速发展。

“阿尔法围棋”是靠深度学习、蒙特卡洛树搜索算法和自我进化三招战胜人类棋手的，这三大功能也是人类驾驭人工智能为人类服务的途径。由于人工智能能够自我学习，学习能力会越来越强，而且搜集和贮存的数据会越来越多，将会在更多的方面成为人的助手或替代人的工作。例如，除了替代一些体力劳动以及低级岗位外，会学习的人工智能还会接手一些需要创造性、技术性和复杂运算的工作。此外，在各个领域的新产品的研发、预测分析、推广等方面，人工智能也能产生巨大的作用，创造不可估量的效益。

设计“阿尔法围棋”的深度思想公司（Deep Mind）的CEO杰米斯・哈萨比斯提出了人工智能的通用性，即通用人工智能，这种智能与人类专家协作可以解决和处理更多需要智慧才能解决的问题，如诊治疾病，处理气候变化、能源、基因组学、宏观经济学、金融系统、物理等方面的几乎所有问题。哈萨比斯称，人类想要掌握的学科越来越复杂，即使是最聪明的人，穷其一生也难以掌握其中一个领域。如果将“阿尔法围棋”看成一个能够自动将非结构化信息转化为可用知识的过程，那么通过筛选泛滥的数据得出合理的观点就指日可待。研究人员正在努力研究的是一种可以解决任何问题的人工智能超级解决方案。

具体而言，如果“阿尔法围棋”的自我学习能力、大数据存储和分析功能应用到医药领域，将诞生一种新的医疗和医药模式，即智能医疗（有人称智慧医疗，但由于智慧似乎为人类所特有，以人工智能为基础的新型医疗称智能医疗更好）。

智能医疗是指通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的计算机和互联网技术，实现患者与医务人员、基础研究（医学和药物研究）与临床治疗、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化防治疾病和健身强体的目标。

例如，通过无线网络，使用掌上电脑便捷地联通各种诊疗仪器，医务人员能随时掌握每个病人的病案信息和最新诊疗报告，随时随地快速制定诊疗方案；在医院任何一个地方，医护人员都可以登录距自己最近的系统查询医学影像资料和医嘱；患者的转诊信息及病历可以在任意一家医院通过医疗联网方式调阅；任何科学研究，包括医学和与医学相关的物理、化学等领域的研究最新成果能在互联网上及时公布等，让诊断、治病和用药以及公众的保健得到最有效、最迅速、最适宜、最廉价和最科学的处理。

智能医疗的具体表现

以“阿尔法围棋”为例，可以知道什么是智能医疗。

研发出“阿尔法围棋”的深度思想公司并非只是专注于让“阿尔法围棋”与人类棋手过招，而是注重把人工智能通过学习解决实际问题的能力贯穿应用到医学领域。2016年2月深度思想公司就已经了在医护领域使用的深度学习程序――深度思想健康（Deep Mind Health）。这是一款手机应用程序（APP），包括“识别风险病人”（Stream）和“早期临床护理管理”（Hark）两个模块。

这种手机应用程序当然也是一种人工智能，它们需要学习和帮助医护人员监护一些表面上不严重但实际很危险的病人，或者一些急性发病者。例如，深度思想健康的“识别风险病人程序”可以及时发现急性肾衰竭高风险病人，以便让医生及时治疗并改善对病人的护理。这个程序是通过检读血液检查报告，以辨别哪些病人存在风险。结果表明，有25%的急性肾衰竭死亡可以通过这个程序避免。“早期临床护理管理程序”则能帮助医生制定治疗方案和采取行动。使用该项程序能避免38%的患者病情恶化。

当然，这些只是人工智能开发和应用的冰山一角。实际上，在医药领域利用计算机技术和人工智能最早和进展较大的是药物的研发与监控。计算机和人工智能对于药物的研发在很多方面都起到了作用，如研发新药、老药新用、药物筛选、预测药物副作用、药物跟踪研究等。这实际上已经产生了一门新学科，即药物临床研究的计算机仿真（CTS）。

一种新药的开发一般估计需要15年时间，耗资10亿美元，但最近的估计是可能耗资40亿～120亿美元，还不能保证成功。因为，除了要求新药要有疗效外，还需要安全性的保障。如何监控和预测药物的副作用或不良反应就成为研发一种新药或老药新用的重要保证。

对于传统的药物研发来说，一种药物必须经过动物试验和人体的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ期临床试验。而且，即便Ⅲ期试验后批准上市，还有Ⅳ期临床研究，即新药上市后进行的临床研究，而且一类新药要求进行2000个病例的IV期试验。这也是造成药物研发周期长、费用高的重要原因。

但是，在今天有了计算机程序，特别是以“阿尔法围棋”为代表的能自我学习的计算机程序（软件），就为人们提供了一个检测药物的人工智能安全专家。首先是在新药筛选时可以获得安全性较高的几种备选物质。当很多个甚至成千上万个化合物都对治疗肝癌显示出某种疗效，但又对它们的安全性难以判断时，便可以利用“阿尔法围棋”的策略网络和评价网络，以及蒙特卡洛树搜索算法来挑选最具有安全性的化合物，成为新药的最佳备选者。

同样，对于尚未进入动物和人体试验阶段的药物，也可以利用类似“阿尔法围棋”这样的人工智能来检测新药的安全性。因为，每一种药物作用的靶向蛋白和受体都并不专一，如果作用于非靶向受体和蛋白就会引起副作用。类似“阿尔法围棋”的程序可以通过对既有的数千种已知药物的副作用进行筛选搜索，以判定一种药物是否会有副作用，或副作用的大与小以及最小，由此选择那些副作用概率最小和实际产生副作用最小的药物进入动物和人体试验，就会大大增加成功的概率，节约时间和成本。当然，利用“阿尔法围棋”等程序还可模拟和检测药物进入人体内的吸收、分布、代谢和排泄、给药剂量-浓度-效应之间的关系等情况，让药物研发进入快车道。

大数据和信息共享

大数据和信息共享同样是智能医疗的核心。信息共享成为智能医疗的重要性在于，全球的科研人员只有科研共享，才能对各种危害人们健康的疾病和顽症，如艾滋病、癌症等进行有效的治疗，挽救人们的生命。这一点在突发公共卫生事件，尤其是暴发危害人们生命的疾病时，具有重大的作用，例如最近在南美爆发的寨卡病。

由于医护人员对寨卡病的发病机理、传播途径和危害胎儿和孕妇的机理并不清楚，对待这种疾病既无有效的药物，也没有疫苗，因此需要更多更新的研究结果来指导防治疾病，而对于最新研究信息的共享，则有助于指导全球医务人员和公共卫生专业人员，并通过医护人员向公众提供科学的防治方法。

正是在寨卡病的防治上，信息共享得以突破。现在，美国威斯康星大学麦迪逊分校病毒学家康纳研究团队用寨卡病毒感染猴子进行试验，并在网上公开了首批数据。这一行为改变了过去研究人员只是在学术期刊发表研究结果和数据的传统做法。美国研究人员在网上的是2016年2月15日他们将寨卡病毒注射进3只印度恒河猴体内获得的血液、唾液和尿中所检测到的病毒数量的原始数据。这些数据能让每个人都看到，并且每天都会更新研究结果。

此次康纳等人首先在网上公布动物试验的数据意味着，生物医学已经正式踏入智能医疗门槛。与此同时，中国研究人员也借寨卡的防治和研究而跨入智能医疗和大科技的门槛。中国疾控中心与江西省疾控中心、浙江省疾控中心、军事医学科学院等单位合作，分别对寨卡病毒感染病例血液和尿液标本中的寨卡病毒基因组进行了全面解析，获得病毒全基因组序列，并到网上。

这种科研的资源共享显然为人们认识寨卡病的病理、研制药物和疫苗奠定了基础。而且，基于对不同来源的寨卡病毒特点的认识，将进行针对性的药物和疫苗研发。例如，中国疾控中心和江西省疾控中心合作测序的寨卡病毒基因组有10676个碱基，与目前在美洲的流行病毒株具有高度同源性。但是，浙江省疾控中心测序的寨卡病毒核酸序列与太平洋岛国法属波利尼西亚地区报道的病毒基因组序列高度同源，而与中国其他省份报告的输入病例的病毒核酸序列存在差异。

不过，美国研究人员在网上公布恒河猴试验的数据还具有更多的意义。寨卡病是一起非常紧急的公共卫生突发事件，所有人都在与寨卡病毒赛跑，也与时间赛跑。除了不应让科学家的竞争成为保密理由而延缓对寨卡病的认知和防治外，还要意识到，对人的研究有很多伦理限制而无法获得相应的数据和知识。

由于寨卡病毒感染的形式和机制在人和恒河猴体内相似和相同，研究人员能通过向猴子体内注射不同剂量的寨卡病毒而获得该病有价值的第一手相关信息。科学家能对怀孕恒河猴体内的羊水反复取样，以判断寨卡病毒能否以及多染胎儿。这些数据一方面不可能从人身上快速且合乎伦理地获取到，另一方面也可能因此而延误人们对寨卡病毒是否导致小头儿等的认知。

有了对恒河猴的研究结果，并且能在网上，就能较快地获得诸如寨卡病毒是否与小头儿关联的确切信息和机理，例如，正在发育的胎儿可能何时会被寨卡病毒侵袭而导致出生缺陷，也就能为人们提供防治的线索和方式。

此外，由于世界一些国家反对动物试验，尤其是反对用灵长类动物进行医学试验的呼声越来越大，浪潮越来越高。欧洲一些国家，如德国已经在减少灵长类动物的医学试验，美国国立卫生研究院（NIH）也已决定结束其下属一家实验室存有争议的猴子试验，并终止了对黑猩猩侵入性试验的经费支持。

在这样的情况下，美国研究人员在网上公布寨卡病毒感染猴子的数据就更具有意义，因为这是在实现一个共同的目标，资源共享能让那些并没有进行动物试验的研究人员了解动物试验的情况和数据，也就会减少使用灵长类动物进行试验。

当然，大科技时代的资源共享也会让科研人员产生疑虑，其中最核心的是，研究成果的界定和归属，以及其他研究人员是否采信网上的动物和其他研究数据及结果。

对于第一个问题，也许可以用网上公布的时间来判断一项研究结果的最早时间和进行研究的科研人员，至于对网上公布的研究结果的采信与否，可能会随着大科技时代的进展由实践做出回答。无论其他研究人员是否采信网上公布的结果和数据，都会进行验证，因此，可能会有效地检验网上公布的研究结果。

患者也要利用智能医疗

一般而言，智能医疗通常指的是计算机、大数据和互联网+如何让医生和专业机构对病人的疾病诊治更准确和更科学，让人们既能看病有效，又能少花钱。

例如，现在飞利浦公司设计了一个智能软件飞利浦健康套件数字平台，希望将消费者、患者和医疗服务人员三方进行串连，在互联的护理领域进行尝试。这个平台是一个基于云技术的开放安全平台，能够收集和分析从健康手表、血压计、耳式体温计和身体分析仪等多个设备源头的健康数据。医生也可以在第一时间了解到患者的情况并做出医疗判断和治疗方案，从而大大降低医疗成本和漏诊误诊的发生率。

智能医疗的另一个维度是患者和家属，以及需要保健的正常群体，他们也需要大数据和智能分析来选择自己所需的诊治疾病的方式和程序，以及正常人需要选择的保健措施。

在这方面，利用大数据设计成智能软件，为患者和公众提供就医和保健的信息也格外重要。现在，美国已经出现了主流医院评价平台的智能软件，供广大公众选择。这个平台对美国近5000家医院、约14万医生以及16个医疗领域的137家专业医院排名。这个排名对医院声誉、患者存活率、患者安全性以及其他医疗相关指标在内的数十项评价指标进行综合排序，由第三方公司或组织进行多方位、多元化评价，更加关注医疗产出以及患者满意度。如此，这种智能平台可以向公众提供他们可以选择和信赖的医院进行就诊和治病。

现在，中国对医院和医生的评价还是采用最普遍的医院等级划分标准（3级10等）。医院评审分级标准包括医院的规模、技术水平、医疗设备、管理水平、医院质量等5个标准，但由于其他评审内容设置缺乏直观指标，容易量化的硬件标准（床位、科室设置、医疗设备、人员配备等）成为划分医院等级的决定因素，暂时未能考虑医院的综合医疗效果、患者存活率、患者安全性等。

现在，中国研究人员意识到医院评价和大数据的重要性，复旦大学医院管理研究所已经邀请全国30个临床专科的几千位著名专家学者共同参与评审中国最佳医院排行榜。其中，医院专科声誉主要由专家提名心目中名列前茅的医院，而在科研学术方面，得分主要来自于部级奖项和科学引文索引（SCI）影响因子。

人工智能医药精选篇4

[关键词]基本医疗保险；过度医疗；医保控费

1基本医保相关医疗费用的现状

近年来，我国医保基金支出快速增长，从2008年的2084亿元增长到2017年的14422亿元，增加了近6倍。与此同时，医保收入虽然也以较快速度增长，但增长速度低于支出。如果扣除财政补贴，医保收入的增长速度则更低（见表1）。除少数年份外，基金结余率下降明显，从长远来看，医保基金可能面临当期收不抵支甚至“穿底”的风险。医保基金的收支失衡恰恰与医疗费用的不合理增长过快密切相关。2017年与2008年相比，我国医疗卫生总费用由14535.4亿元增长到51598.8亿元，远远超出同期经济发展速度；卫生总费用占GDP的比重由2008年4.83%提高到2017年的6.20%。导致基本医保相关医疗费用快速增长的原因是多方面的。就客观原因而言，医保覆盖面逐步扩大和保障平逐渐提高、老龄化问题日益严重、物价不断上涨、人力成本逐年提升、医疗技术稳步发展、医疗设备不断更新等因素，都可能导致医疗费用的不断上涨。但总体而言，这些因素大多数属于可控和可接受范围内的合理因素，并非是导致医疗费用不合理增长的主要因素。相对而言，各种人为主观因素才是导致医保相关医疗费用快速增长的“幕后黑手”。主观因素大致包括：不合规医疗、过度医疗、医保欺诈和基金滥用等。其中，不合规医疗包括挂床住院、医疗机构违规加价销售药品和耗材、重复收费等；过度医疗包括小病大治、过度检查、过度用药、过度使用医用耗材等；医保欺诈包括个人骗取医保基金、定点医疗机构骗取套取医保基金等；基金滥用则包括挪用医保基金对外借款、扩大使用范围（将医保基金用于其他社保支出）、套取现金或将医保基金用于购买日用品等。这些原因导致的医疗费用不合理增长可谓触目惊心。以医保欺诈为例，2017年1月，国家审计署公布的医疗保险审计结果显示，仅2016年上半年，全国医保基金涉及违法违规多达189件，涉案金额高达15.78亿元。

2医保控费模式

面对日益严峻的医疗费用发展态势，近年来，国内逐步形成了基于知识库的智能控费、药品福利管理（PharmacyBenefitManagement,PBM）控费、DRG控费、人工智能（ArtificialIntelligence，AI）控费等多种医保控费模式。四种控费模式各有优缺点，如能进一步优化，对有效控制医疗费用的不合理增长、维护医保基金安全和参保群众的切实利益、促进社会医疗保险可持续健康发展等，必然大有裨益。

2.1基于知识库的智能控费

基于知识库的智能控费模式，是指在建立核心知识库（如临床知识库、药学知识库、政策法规知识库、医保知识库、医药标准知识库等）的基础上，通过构建医保智能审核监控系统，利用自动分析算法，对定点医疗机构不符合诊疗常规和临床规范的医疗服务行为、用药行为以及不符合报销标准的医疗费用和支付行为进行全面管理，从而形成事前提示、事中预警和事后审核的医保全流程智能化监控。2015年，人力资源与社会保障部印发了《关于全面推进基本医疗保险医疗服务智能监控经办规程》，要求用两年时间在全国推开基本医疗保险医疗服务智能监控。2016年底该监控模式全面实施以来，目前已在全国大多数地区开展，取得了良好的效果。

2.1.1优点

在智能控费模式下，医保经办机构对医保费用进行全面、精准、高效的智能审核与监控，如若发现不合规单据，系统会自动提示该单据需人工审核，并对审核结果进行统计分析。不仅极大提高了医保经办机构的医保费用管理效率，而且依托该模式积累的基础数据和统一的费用核算标准，势必为将来实现医保费用第三方管理打下坚实的基础。此外，通过该模式还可掌握每个患者的就诊信息和医生的诊疗服务信息，从而建立完备的医护人员和参保人员信息库，为将来完善医保信用体系奠定基础。

2.1.2缺点

第一，核心知识库的构建有一定难度。核心知识库的内容比较广泛，涉及临床手术、诊疗行为、药品使用、检验检测、健康护理、法律法规、政策制度等，而且随着政策法规和临床知识的不断变化，核心知识库的内容也必须随时做出相应调整。第二，审核结果的可靠性有待提高。一方面，受实际情况千变万化的影响，标准化审核模式有时可能导致审核结果出现偏差；另一方面，审核结果无法做到一步到位，当遇到不确定的审核结果时，最终还是要人工确认。第三，审核成本难以确定。该控费模式必须建立在医保智能审核监控系统的基础上，无论从专业知识还是硬件设施而言，医保经办机构都不具备开发、维护该系统的能力，必须借助第三方机构。这就意味着医保经办机构必须对系统的使用、维护和升级进行投入，势必会增加监控审核成本的不确定性。此外，该模式虽然能审核药品支出等主要费用，但对于整体医疗服务的精细化管理则显得力不从心。

2.2PBM控费

PBM控费又称“医疗福利管理控费”，是一种专业化第三方控费模式。该控费模式基于业务范围涉及非常广泛（如药品目录管理、、处方赔付、药品评价和健康管理）的第三方中介机构———药品福利管理公司，对患者就诊数据进行采集分析、审核药品处方，通过与药品生产企业、药品流通企业、医疗服务机构或保险机构等签订合同，对整个医疗服务流程进行管理和引导，从而有效监督医疗服务行为、控制医疗费用不合理支出。药品福利管理作为医保控费的重要模式，最早诞生于上世纪60年代的美国。在我国，该控费模式还处于初级阶段，目前国内仅有为数不多的企业涉足该领域。这些企业大致来自三大领域：医药流通领域，如瑞康药业、嘉事堂等；医疗IT领域，如海虹控股、万达信息、卫宁软件等；健康保险领域，如平安保险、人保健康等[1]。

2.2.1优点

其一，能有效减轻政府职能部门和医疗机构的负担。由于其业务范围几乎涵盖了医疗服务全流程，包括药品目录管理、药房管理、药品集中采购、药品邮购服务、药品使用评价、处理处方赔付申请、各种疾病的初级管理、医疗检查监督、报销管理以及为医院提供各种增值服务等[1]，因此不仅可以减轻政府相关机构的管理压力，节省其人力、物力和财力方面的成本；同时，依托药品福利管理机构的工作经验与专业技能，还能有效提高控费效率。其二，能有效控制药品价格，破解药品价格虚高问题。我国药品流通环节错综复杂，从生产、流通到消费，要经历多个流通环节，每个环节都存在严重的信息不对称，导致药品价格虚高。而药品福利管理机构对药品流通环节的全程参与，使其在药价控制方面具有其他机构所不具备的排他性优势，能有效破解因信息不对称而导致的药品价格虚高。

2.2.2缺点

首先，受人才、技术和制度的约束，成立药品福利管理机构本身具有较大的难度，不仅前期需要投入大量的人力、物力、资金和技术，而且目前国内缺乏比较成熟的运用模式，相关机构的赢利能力不足，一定程度上制约了药品福利管理机构控费能力的发挥。其次，当前我国医疗、保险及健康管理体制不完善、不成熟，药品福利管理机构在缺乏谈判话语权和议价能力的情况下，控费能力及其市场接受度有待提高。再次，该模式的建立及作用的发挥，必须建立在大量与医药、健康及保险相关的基础数据的获取上，但我国目前无论是医疗机构之间、还是保险机构之间，亦或是医疗机构与保险机构之间，其数据与信息都是相互独立的，信息孤岛十分严重。不兼容、不共享的信息系统势必给药品福利管理机构获取基础数据带来难以克服的困难。

2.3DRG控费

DRG控费主要应用于住院患者付费领域，医疗费用的支付不是以医院投入的设备和医生投入的时间为依据，而是以医院的产出为衡量标准。放眼全球，DRG支付方式是当今世界公认的可以全面控制医疗费用增长和改善医疗服务质量的最为典型的控费模式[2]。

2.3.1优点

（1）对监管机构而言，通过DRG支付方式不仅能使医院主动降低医疗服务成本、缩短平均住院天数、减少诱导性医疗费用支出，同时有助于医院加强医疗质量管理，激励医院和医生提高医疗服务水平。（2）对医保经办机构而言，DRG支付方式有利于宏观预测和控制医疗费用，还能降低管理难度和成本，提高工作效率。（3）对医疗机构而言，DRG支付方式客观上要求其增强成本控制与管理意识，加强对医疗服务成本的计划、控制、核算和考核，降低成本的同时实现经营效益最大化。（4）对患者而言，DRG控费模式下，医疗服务更透明、卫生资源利用更科学、卫生服务更有效，患者能享受到更公平合理的医疗服务。

2.3.2缺点

作为一种全新的控费方式，构建DRG支付方式的前期，医院需要投入大量经费做好基础研究、人员培训、信息系统建设、病案首页等工作，会增加医院的工作量和经营成本。同时，DRG支付方式可能增加医院的财务风险。该风险可能来源于诊疗服务项目所导致的成本增加，也可能来源于服务数量变化所导致的经营成本提高[3]。另外，对外部因素的过度依赖可能使DRG支付方式的构建陷入困境。此外，DRG支付方式下医疗收费虽然更精准透明，但未必能真正反映医疗费用的客观事实。

2.4AI控费

近年来，随着人工智能的快速发展，将AI技术引入医保控费逐渐被社会各界所关注。AI控费模式对弥补现有控费方式的短板、构建完备的医保控费体系、促进医保可持续健康发展，有着十分重要的意义。AI控费就是利用AI关键技术和特有功能，模仿人脑机制对与医疗服务行为及社保医疗费用支付相关的海量数据进行自动读取和采集分类，形成基于CNN、DNN等多种神经网络及算法的训练库；以训练库为依托，对采集的数据进行深度挖掘、全面研究和智能分析，探寻数据背后隐含的医疗行为与医保支付规律，为保障医保基金安全提供创新方法与途径[4]。

2.4.1优点

AI技术的优点，一是智能化水平高。与其他控费模式相比，人工智能最大的优势在于，依托人脑机制，不仅具有执行命令的能力，还有自我学习、自我创造的能力，因此人工智能能有效提高医保智能审核和监控效率，辅助医保管理部门规范诊疗服务行为、强化医保基金监管。二是计算速度快。人工智能可以在较短时间内对海量的医保数据进行深度挖掘和精准分析，从而为医保控费提供科学依据。三是便捷。有些人工智能设备（如智能可穿戴设备）可随身携带，能做到及时、准确、无限地为参保人提供必要的健康管理咨询、形成海量的健康管理数据、跟踪参保人健康管理状况，从而有效提高其身心健康[5，6]。

2.4.2缺点

AI技术的缺点，主要体现为对数据尤其是高质量医保数据的依赖性太强。截至2017年底，我国基本医保（包括城乡居民医疗保险及城镇职工医疗保险）和城乡居民大病保险的参保人数已超过13亿人，定点医疗机构数万家，医保数据呈现出数据量大、涉及范围广、临床信息丰富的特点。随着人工智能由“弱智能”向“强智能”的深度发展，对数据的依赖性越来越强，全面、及时、完整的医保数据会直接影响AI控费的效果。然而，受医保统筹层次偏低、数据标准化建设滞后、网络技术欠发达、政策法规不完善等多种因素的影响，当前我国医保数据呈现碎片化和孤岛化的特点，各地参保人员信息、缴费信息、支付待遇、医保目录、疾病分类、治疗程序、药品分类和药品编码等数据的完整性差、质量参差不齐，严重影响了人工智能对相关数据的深度挖掘和分析，进而影响了AI控费的效果。

3讨论

四种控费模式各有其特色与优势，但同时都存在不足。为提升各控费模式的功能与效果，应重点做好以下几方面工作。

3.1构建多部门联动控费机制

有效控制基本医疗保险相关医疗费用的不合理增长是一项极其复杂的工程，不仅仅是政府部门的单方行为，而是涉及面广、工作量大的系统工程，需要多领域、多部门通力合作。特别需要卫生与健康部门、医保监管与经办机构、医疗机构、商业保险机构、药品生产企业、药品流通企业等群策群力，同时也需要第三方控费机构和技术开发部门的积极参与，共同构建多部门联动的医保控费机制。当前亟需解决的关键性同时也是基础性问题，就是要打破医保数据壁垒、提升医保数据质量，构建一体化、标准化数据库，实现数据资源的开放共享，为构建多部门通力合作的医保控费机制奠定基础。

3.2建立多元化医保控费体系

单纯依托某一种控费模式，其效果有局限性。要打造智能控费、PBM控费、DRG控费、AI控费衔接互助、优劣互补的多元化医保控费体系，形成政府、医疗机构与第三方机构的整体合力，从而切实保护参保群众的合法权益。

3.3推进医保控费立法

医保控费事关国计民生，不能马虎了事。各部门要强化对医保控费重要性的认识，积极推进医保控费立法，强化药品生产、流通、定价及医疗服务行为的全流程监管。从法律的角度严厉打击小病大治、挂床、骗保、虚开发票、招标行为弄虚作假等助推医疗费用不合理增长的违规行为；同时还要培养全社会的法律意识，引导各部门、各机构、各人员依法行政、依法办事。

人工智能医药精选篇5

不过，虽然中医药为国内的医学事业作出了极大贡献，但却很难赢得外国同行的“欢心”，中药在国外面临着“一面市场巨大、一面又被贯名非药品”的尴尬身份。加强中医药国际化发展还有很长的路要走。

“我们需要利用科技创新，科学对待中医药的发展，对中药进行规范种植、工艺改进、标准提升，去芜存菁，让中医药走向世界、融入世界。” 天士力控股集团董事局主席闫希军说。

在这一理念的指导下，天士力建设伊始就按照“三高一新”（高科技、高起点、高速度、新思维）的发展思路，率先倡导了“现代中药”新概念；全力推动中药现代化、国际化；坚持以组分中药为主导，探索中药新药开发新模式；坚持走高新技术产业化发展道路，精心打造现代中药先进制造平台；全力推行标准化建设，构筑了一条将中药研发、药材种植、中药有效成分萃取、中药制剂生产、药品经营集于一体的标准化现代中药产业链。

探寻中药智造新模式

在《中国制造2025》的大背景下，国家大力支持医药制造的智能化路线，中药产业面临产业结构调整带来的机遇和挑战。企业应采取先进装备，提高产品精密度，将制造向智能化转变，提高生产信息化水平和自动化水平，使企业的生产由人工方式升级为自动化和智能化方式，打造智慧医药健康产业链，做到低能耗、低污染、绿色发展，实现医药行业上下游企业的协作共享、互利共赢的可持续发展战略，真正迈向工业4.0时代，从而增强中医药在国际上的地位。

天士力“现代中药智能制造”项目总投资1.5亿元，是依据《中国制造2025》、“十三五规划纲要”、《中医药发展战略规划纲要（2016-2030年）》等国家中长期发展战略来规划实施的。针对中药产业在生产工艺、制造装备、在线控制等方面的技术瓶颈，创新整合现代化信息技术、系统科学与工程、过程分析技术（PAT）等先进制造技术，建设成为符合FDA＼EMA GMP要求的、以“数字化、智能化、集成式”为特征的中药智能制造车间及技术体系。该车间于2014年获得欧盟GMP证书，车间内制造装备-传感及检测部件-数据采集和监控系统-MES-ERP互联互通，构建了全生产流程数据信息统一平台和工艺控制模型库，实现了生产制造和管理数字化、可视化，生产执行层、过程控制层、企业管理层的一体化、信息化。

通过核心装备自主创新以及生产工艺优化集成，天士力将单机并联、数量复制规模化的生产模式，升级为连续化生产模式，显著提升了车间设备设施智能化程度，提升生产控制和管理水平，在降低不良品率、提高生产效率、降低生产成本、节能减排等方面取得了显著成果；同时，突破了制约中药生产智能化发展的许多技术瓶颈。

该项目通过中药国际化产品的研发和产业技术突破，建立1个“规范化、标准化”生产制造流程，开发1套工艺控制要素“数字化、模型化”技术，发展1种数据集成“网络化”管理方式，打通1条企业管理“信息化”路径，最终构建1套“智能化、集成化”中药制造与管理模式，对于培育现代中药产业国际化品种的工艺与装备核心竞争力具有明显的标杆引领和示范效应。同时，天士力构建的“集药材种植、药物研发、中间提取、药品制造、市场营销及售后服务于一体”的现代中药产业链管理体系，也为智能制造技术的产业链上下游推广以及产业链配套企业的集群发展提供行业典范。

“随着智能工业化的兴起与发展，企业间的差异性将会变大。领先的中医药企业不仅要做好自身的工作，还要承担起引领行业的责任”，闫希军同时表示，“只有大量企业进入数字化制造，并向智能化迈进，形成了梯次发展，中国的中医药产品才能安全有效，也才能获得广泛的国际认可。”

中药国际化价值凸显

2016年1月15日，天士力制药集团股份有限公司的产品丹参胶囊正式通过了荷兰药品审评委员会（CBG-MEB）的植物药注册批准。这是天士力中药品种在欧盟主流医药市场取得的首个治疗性药品证书，标志着天士力实施中药国际化战略取得了重要里程碑进展。

丹参胶囊最终得到荷兰药监局的上市批准，充分表明该品种的安全性、有效性和质量标准等均已完全符合欧盟成员国对药品监管法规、程序和技术指南要求，并达到与欧盟当地药品完全一致的生产和技术控制水平。业内专家表示：“丹参胶囊是我国第二个进入欧盟主流医药市场的中药品种，但从剂型创新角度和医学适应症角度，国内尚无与丹参胶囊相同的中药产品在欧盟上市，这意味着天士力在这一领域的科技领先和市场独占性。”

多年来，国家一直推动中医药“走出去”，走向国际社会，在2016年2月22日的《中医药发展战略规划纲要（2016-2030年）》中也明确提出：“鼓励中医药企业走出去，加快打造全产业链服务的跨国公司和知名国际品牌。” 丹参胶囊注册的成功和在欧盟上市是推动公司丹参系列优势品种走向国际主流医药市场的重大里程碑事件，一方面标志着公司国际科研、产业和管理能力整体快速提高并与国际标准逐步接轨，另一方面为我国的中医药产品进入欧美国家主流医药市场摸索一条可行的道路，打通一条可行的途径，建立一条可行的模式，积累了丰富的国际化经验。

人工智能医药精选篇6

【黄智邦先生，毕业于安徽省中医学院全科，现为东方汉医药针灸治疗中心董事，香港特区政府认可注册执业中医师（全科），香港华夏医药学会理事长，国际中医中药总会当届会长，中国针灸学会会员，香港医疗辅助队顾问长官，云南师宗市政协委员。】

全力以赴 踊跃行善

中医纵然是中华民族的医学宝库，然而，若不开拓创新，即便是宝库也有灯枯油尽之日。所以，中医需要继承与弘扬，需要得到更广泛的认识和认同，需要中医界朋友团结一致，共同努力传承国粹经典。

黄智邦先生，香港华夏医药学会理事长，他藉此平台，弘扬中医。虽然，中医曾护佑华夏儿女乃至世界人民的健康千余年，可是，随着现代医学的进步，其地位大不如从前，甚至处于自生自灭之状态。故中医界人士积极组织各团体，扶助中医创新、发展，希望其再度焕发盎然生机，为人类送去健康福音。

1993年，在以天津医科大学为背景的国际华夏医学会，邀请创会会长陈应治、创会理事长黄鸿波、现任张炜生和叶志伟、陈壁雄、韩宁等香港中医界人士，参加在山东青岛举办的医学交流会，经多次接洽后，他们决定于1998年组成“国际华夏医学（香港）学会”。2000年，按《基本法》148条的“三互”（互不隶属、互不干涉、互相尊重）原则，理监事会决定正其名为“香港华夏医药学会”，并且开展会务工作，同时进行义诊、赠医施药、扶困济世、学术交流、中医药界庆祝国庆等活动。黄智邦先生说：“我们旨在与各学术团体、各中医友会友好交流，团结一致，共同促进本会会务发展和中医药界的团结，共谋中医前途。”

香港华夏医药学会以“三互”为基础，积极与各学术团体友好交流往来；以促进海内外华裔医药学人士相互合作，交流学术经验和信息为宗旨；致力于谋求会员福利，开发医药资源，开拓医药市场，为共同繁荣医药科技事业而努力；更悬壶济世，为广大贫病患者和老弱病者提供优质而价廉的医疗服务。

黄智邦先生介绍道：“从2003年香港施行中医注册制度开始，在香港特区政府提倡持续学习，不断提升，自我增值的推动下，本会自中医药管理委员会确认为‘【培训机构】编号CME―PP0010’后，便积极承担培训工作，并负责相关学术活动。在前任理事长黄鸿波的带领下，举办的中医进修课程，从未间断，并且在香港的30个进修机构中，排名第十。”他们带着利济人群、服务社会的诚意，旨在提高中医师专业质素，并且面向市民，使市民加深对中医药的认识和认同，开拓中医更广阔的生存空间。

自香港华夏医药学会开创以来，经常参加全国性及国际性的交流活动，如深圳、澳门、台湾、北京、海南岛等地举行的国际华夏医药学术大会，在温哥华举行的国际中医学术大会等。黄智邦先生表示：“我们与各地中医界朋友多有往来，如天津的国际华夏医药学会，云南省针灸学会等。”这样的乐此不疲，只为团结各方，博采众长，为中医的发展贡献各自的力量。

与此同时，黄智邦先生还和香港华夏医药学会的同仁，积极参与公益慈善活动和组织中医为各社区义诊：如组织中医十余人在畲继标前议员办事处，提供义务服务长达四年；多次参与荃湾中心第二期业主立案法团，以及多个中医团体合办的义诊活动；为香港失明人士带去健康讲座、义诊；参与港岛狮子会协办的“健康谘询日”等。

此外，他们还主动组织医疗队北上，送医送药及提供经济资助。如配合广东省韶关市海外联谊会、残疾人联合会向当地残疾人士赠医赠药并捐助善款；多次前往广西赠医施药派米送寒衣；2008―2009年间，黄智邦先生与现任会长张炜生一起，为云南贫困山区村民分别捐建两所医疗卫生所……能力所及，他们便让这种善举继续，让仁心仁术温暖四方。

黄智邦先生满怀感激地说：“在黄鸿波先生的精心带领下，我们这个年纪尚幼的医药学会，取得了各中医社团的广泛认可。自接任理事长一年半以来，我亦是在他的指导和教诲下成长，使会务工作得以顺畅进行。希望在他的悉心指导和众同仁的努力下，我们可以继往开来，踊跃行善，再创辉煌。”

继往开来 心诚志坚

当下，近代医学迅速发展，生活节奏不断加快，反而令博大精深的中医处境堪忧。黄智邦先生忧虑地说：“尽管特区政府近几年为中医的发展做了许多工作，但在有些方面的协助和支持仍然不足，譬如，现在的30多个进修机构，都没有自己固定的培训场址，开展工作亦是困难颇多。”

尽管困难重重，但各中医团体和中医界朋友，从未放弃济世弘爱心，在参与香港华夏医药学会的工作中，黄智邦先生倾尽全力为中医。他满怀感慨地说道：“在组织义工到社区开展义诊工作的过程中，眼见社区居民很需要中医服务，但真正提供给他们的却并不能满足现实需求，真希望在中医界的争取和政府的支持下，建立一个中医院，为广大的社会群众提供更全面贴心的医疗服务。”

建立中医院，也许对私人诊所不利，但是，黄智邦先生诚恳地说：“作为一名医生，不应当只为自己考虑，应该将服务市民放在首位。”他将个人利益置之度外，其无私奉献的精神，书写的是一位医者的医道仁心。他还具体说明建立中医院的必要性：中医诊所设备不齐全，对于需要长期治疗和照顾的病人而言，这是其制约因素和遗憾。如中风病人，需要一个长期的治疗和康复过程，规模较小的私人中医诊所，其医药配备和后期专业护理条件不足，只有在设施完备的专业医院才能给予病人最好的治疗。“建立中医院存在不少困难，但至少应该有一个开始，这对市民和中医的长远发展以及国际化都有帮助。”黄智邦先生如是说，饱含期待的他，体现的正是医者父母心的责任和道义。

纵然行路难，依然要披荆斩棘，开辟道路，寻求出路。黄智邦先生和香港华夏医药学会从未放弃努力，他们积极发展新会员，凝聚力量；他们多方交流，加强团结；他们努力办会，增强影响力。黄智邦先生说：“香港华夏医药学会至今仅有十四年的发展历程，我们是一个尚且年轻的团体，也许条件有限，但我们仍在努力，不断发展。”他的语气有些沉重，却有不可动摇的信念和执着。

箭已在弦，弓已拉起，没有理由停止。黄智邦先生认真地说：“希望我们这个年轻的学会逐步走向强壮，这是最美好的期望，也是最难实现的愿望。中医团体若发展好，对市民和中医前途均有好处，中医团体要团结一致，这样才更权威，病人更信赖。虽然香港中医团体众多，但是，只要我们以基本法的‘三互’原则为基本精神，定能收到好的效果。”他已下定决心承先启后，弘扬医心，携手创新，惠泽社群。

梦想的实现，需要在现在播撒种子，并用心浇灌。黄智邦先生将会和香港华夏医药学会同寅，同心同德，全力以赴弘扬医学国粹，建立新概念、新理论，为促进中医药事业的发展而共同努力，为香港中医药事业和传承中华医典做出贡献。

长怀慈善 济世人间

黄智邦先生祖籍广东阳江，1979年，改革开放初期来到香港，有幸跟随恩师学习骨伤科八年之久，后因恩师罹患癌症不幸离世，遂返回内地，于安徽省中医学院进修中医全科。毕业后前往云南省人民医院实习，主攻针灸和内科，并开始他的行医之路。从云南再度回到香港后，黄智邦先生便创办了东方汉医药针灸治疗中心（中医全科），治疗范围包括针灸、跌打、男妇以及儿科，而他则主要从事传统及现代中医药临床研究，经筋学针灸治疗痛症临床研究，头皮针临床研究。

中医药种类繁多，药效药性复杂，对一般人而言何其困难和枯燥，当问及黄智邦先生当初为何会选择中医时，他不假思索地回答道：“喜欢中医。”同时，医德也是其极为看重的，“如果你想发财，就不要行医，哪怕只是有这个念头，行医济世的性质都改变了。”在他这里，医德无需语言赘述，也没有任何回旋和辩驳的余地。

人工智能医药精选篇7

着力用药安全

瑞金医院的医生在日常的诊疗服务中需要开具大量的处方，各种药品都具有相应的副作用，不同的药品之间也存在着配用禁忌。医生在开具处方时首先会考虑各种药品之间是否存在配用禁忌，以及相关的副作用是否会对患者产生不良影响，但面对大量患者和不同的处方，能够完整的了解全部药品的注意事项或配用禁忌对于医生来说则是一项很大的挑战。为了患者提供符合病情需要并且安全的药品，瑞金医院的医生在开具处方时会十分谨慎的进行逐一检查，以确保交付给患者的处方是合理安全的，但这种手工检查的方式不仅效率低，而且难以覆盖到医院全部的药品。为此，医生和IT部门都希望借助信息技术实现药品配用禁忌的自动化筛选及审查，实现安全用药。

瑞金医院借助于构建在SQLServer 2012之上的电子临床助理应用，可以直接通过IT系统为患者开具处方，当处方所需的药品与计量被输入计算机之后，系统提供的实时分析服务将会自动化的将当前处方与药品配用禁忌进行对比，如果该处方通过安全检查，处方信息将会被自动的传送到药房，使药剂师能够更加快捷的为患者准备所需的药品。如果医生开具的处方内容符合药品配用禁忌的相关检查规则，在使用后存副作用的潜在风险，该系统将通过声音与提示对话框及时的通知医生做出修改。现在，对于瑞金医院的医生来说，使用该系统和微软数据平台所提供的快速实时分析服务能够有效地提升在临床医疗中的用药准确性，为患者提供更加可信来和高质量的服务，使患者更加安心。

自助式商业智能

人工智能医药精选篇8

关键词：门诊药房；RFID标签；智能配发

中图分类号：R95 文献标识码：A 文章编号：1006-1959（2017）13-0035-02

随着全国各大优秀医院就诊量不断增大，更快更准确的完成处方发放，减少患者的就诊时间，缩短门诊的就诊队伍，降低人力成本，成为目前很大一部分数字医院信息化的考虑方向。目前我院的日门诊量已超万人，门诊处方数量也已达到8000张，受到空间限制，门诊药房的规模已经无法再扩大，只能在有限的空间内对发药流程进行改造，更快速更准确的为患者提供服务。因此，我院引入门诊药房智能配发系统。基于数字医院的智能改造都离不开信息化的配合，如何保证门诊处方在第一时间同步到智能药品配发系统，如何根据药品位置自动分配至标签打印台，怎样合理安排传送轨道才能最快最便捷的将药品运输至正确的发药窗口，如何最快的在窗口药篮中找出当前患者的处方药品，这些都是信息化所需要解决的问题。

1处方对接

在传统的药品管理过程中，一般是在门诊处方收费之后，医院门诊信息系统单纯的将处方自动分配到药房发药窗口。而目前随着智能药房配发系统的上线，HIS系统根据药品类型以及当前窗口的排队长度自动合理分配窗口并将药物处方数据实时同步至瑞驰数据库，并根据药品使用率以及摆放位置自动分配打印窗口，同时在窗口程序中有效的形成未发药处方队列，待药剂人员将空药篮放置在制定位置时，该处方与药篮进行绑定，将药篮号回传至处方并记录，以保证药品调剂人员能够在最短时间内将处方上的药品调剂完成并将药品篮筐放置在物流传送带上。

2物流传输

待调配药师在之前分配好的药品调剂区域内将处方调配完后，将药篮放上物流传送带支线，该处方篮筐会根据最初设定好的发药窗口，按路线自动行进至前台发药窗口[1]。在传输过程中，支线的传送带会自动判断与前方主传送带之间的距离，以免产生拥堵或者碰撞，在这个过程当中如果已有患者来取药，刷卡时物流带上的药篮灯也将亮起，提醒药剂人员，该药篮正在传送过程中，请稍作等待。这样就排除药篮无法定位，药剂人员重复拿药的情况，见图2。

3患者取药

一般情况下，在患者缴费结束后，需要来到门诊药房进行刷卡取药，相应匹配的篮筐将自动亮灯提醒药师人员，让药师人员避免了在一大堆篮筐中找当前病人的药品的麻烦。门诊药房在改造过程中覆盖RFID网络，并在篮筐中嵌入条形码技术射频识别（Radio Frequency Identigication，RFID）标签，实现病人就诊卡处方与RFID药篮的智能匹配核对，在一定距离范围内能够自动识别定位，并点亮药篮上的指示灯。药剂人员在发药过程中，能集中注意力核对药品信息以及提示患者用法用量上，而不再将精力放在无意义的寻找药篮当中。

4发药流程

众所周知，在传统的预调配模式中，一般是讲已经调配好的处方在前后台之间的转盘以及药架进行放置，这就需要发药药师花费大量的时间与力气去寻找患者药篮的同时，还极易出错。智能发药系统作为本院自动化药房系统中最为突出的亮点之一[2]。在患实际的取药过程中，前台的药师只要对患者的发票条码进行扫描即可，在完成扫码之后，与之对应的智能药框中的红灯就会出现闪烁，也就是显示此框内的药品就是此患者的药品。在运用智能发药系统的基础上，发药药师能够对相应患者的药品快捷准确地进行寻找，有效的处理找药冶的问题，从而达到药找人的模式。一般情况下，患者在取药的过程中，主要是也为发药药师对发票条码的扫描，使该处方信息可以借助智能药框控制器发出取药的指令，在智能药框红灯进行闪烁时，患者也就知道该取药品了，这个时候通过语音，呼叫患者确认姓名，同时发药药师根据用药指导进行发药。在对发药后，在显示屏上患者的姓名下方，就会出现智能药框以及本处方信息的解除绑定，同时进入下一张处方调配步骤。

5药品管理

在实际的药品库存管理的过程中，我国大部分的医院药房差不多都是每月对药品展开一次盘点，在传统的盘点模式上，一般是需要运用人力对药架上的所有药品种类展开计数[3]。在通过运用自动化技术后，会相应的在智能定位存储器以及快速发药机中，按照实际的入库量和调配时的出库量对药品进行自动的显示，在借助设定设备的基础上，会在药品的库存下限量对所需要增加的药品库存进行自动提示[4]。在实际的盘点过程中，在自动化设备的显示屏上，会对设备内所有药品的库存量进行直接显示，大大节约了大量的时间与人力。比如：射频标签作为信息化发展中较为普遍的信息技术之一，现如今，射频技术在商品流通对商品的管理以及商品的跟踪中得到了广泛的应用[5]。另一方面，由于一部分药品有自己的特殊性，就如一部分毒麻药品以及贵重药品来说，就需要医院进一步强化对这部分药品的管理与控制，同时对实际的使用以及流通过程、途径进行监测。鉴于此，这就需要医院的门诊药房尝试着运用射频技术有效的管理这类药品，确保每一类特殊药品均具有其唯一对应的射频标签，确保在在射频标签可以接受的范围内，药品无需对射频标签进行扫描，这就需要借助接收器对相关药品的信息进行扫描。最大程度上运用射频标签中所涉及的电子监管技术对相关药品的出库时间与有关的运用情况进行有效管理，大大避免医疗事故的发生。

门诊药房智能配发系统，利用物联网技术，在自动化信息化的辅助下，大大缩短了门诊药房的拿药发药时间，节省了“药师在路上”的时间，将这一部分工作交给计算机以及传送带来完成，而药师只负责其专业范围之内的核对处方和调剂药品，极大的优化了门诊药房的工作流程，实现了有“人等药”到“药等人”的信息化转变。该系统不仅仅是一次信息化的升级改造，更是门诊药房工作模式的一次颠覆性变革。基于物联网信息化平台，利用RFID设备与自动化传输系统，将信息化技术成功的与医疗相结合，顺应患者对医疗机构要求的日趋提高，提高门诊药房的服务质量。

参考文献：

[1]吕志杰，蔡吉玮，应苗法，等.基于自动发药机应用的门诊药房工作模式建立及持续质量改进[J].中国药师，2016，19（9）：1770-1772.

[2]林岱.自动发药设备在医院药房的使用效果及评价[J].今日药学，2016（10）：743-744.

[3]曾疲黄洋扬，陈静仪，等.自动发药系统在我院门诊西药房的应用[J].北方药学，2016，13（5）：157-157.

人工智能医药精选篇9

2017年6月27日至29日，第十一届夏季达沃斯论坛在大连举行，本届达沃斯围绕“在第四次工业革命中实现包容性增长”主题，从多个角度展开了深入讨论。

在工业4.0全面到来的时代，中药行业也面临着新的形势与挑战。

作为全力推进本行业第四次工业革命的领军者，天士力从现代中药、智能制造、大健康产业、互联网+、投资并购等多方面思考，用创新与战略的眼光应对未来的产业大格局变化，实现“包容性增长”。

引I中药国际化进程

推动中国智造走出去

对于中药行业来说，要积极参与第四次工业革命，国际化是必不可少的一步。作为天津达沃斯全球成长型企业协会会员企业，天士力响应国家中药现代化、国际化的战略部署，进行产业整合和分享发展，并带动一批中国中药走向世界，让全球更多患者受益于中国中药的效用。

天士力控股集团创建于1994年，经过20多年的发展，已经确立了以大健康产业为主线，以大生物医药产业为核心，以健康保健产业、医疗健康服务产业为两翼的发展战略。

并致力于打造中药现代化、国际化品牌，大健康产业领航品牌。

一直以来，中医药作为中华民族的瑰宝，其国际化不仅是几代医药人的梦想，也是国家重要发展战略之一。在中医药国际化道路上，天士力不仅是探路者，更是带头人。

早在1996年，天士力就以现代中药复方丹参滴丸申报美国FDA，启动了中药国际化之路。

目前，作为复方现代中药制剂，复方丹参滴丸已经完成了美国FDAⅢ期随机、双盲、全球多中心大样本临床试验，是全球首例，同时并形成了《临床试验顶层分析总结报告》。

继复方丹参滴丸之后，天士力开始寻求将一些优秀的中药产品以联盟整合的方式推向国际市场。目前已经有14个产品中药厂商，通过天士力在美国的平台向FDA申报中药，与天士力形成了走向全球的中药产业航母。

第四次工业革命的一个重要体现是智能化，天士力控股集团董事局主席闫希军表示：“随着复方丹参滴丸的研究走向国际化，通过全球多中心、双盲双对照的方法，是全球首例复方中药能够经得起严格科学实验和评价的药品，证明了中药安全有效、质量可控，实现了中药的国际化临床价值。随着中药国际化的进程加快，推动中国原创性的智能制造走出去，就是中药的智能制造要走出去。”

重构竞争力和理念知识

布局中药行业蜕变升级

本届达沃斯论坛同样对健康话题表达了强烈关注，天士力控股集团董事局执行主席、天士力医药集团股份有限公司董事长闫凯境认为，这是一个启发，向天士力明确了大健康一定会成为未来的朝阳产业。天士力一直致力于从医药制造型企业向大健康服务的全产业链公司转变。

闫凯境眼中的产业终局是：包括中药在内的传统医学、以西医为主的现代医学、细胞生物技术和基因技术融合交叉，新的商业物种产生；在大数据、云计算、人工智能等数据分析工具的进化下，社会需求迭代加速，医学诊断更加精准；患者被不断更新的交互模式充分赋能，从而获得更为强势的评价权和选择权；医疗模式更加多样和细分，管理式医疗成为主流，商业保险实现跨越式发展，与国家医保平衡存在。这是一个整合医学为王的时代。

人工智能医药精选篇10

报告从医疗人工智能的发展角度出发，以商业落地为切入点，总结出中国医疗人工智能发展10大洞察。梳理了国内10项主流的医疗AI产品，医疗人工智能领域中十大主流产品，并从技术成熟度、使用效果、发展情况、企业案例等角度进行分析。

2018中国医疗人工智能十大洞察从人工智能在医疗健康领域的四个核心应用场景——医学影像、虚拟助理、健康管理和药物研发的角度，提出出中国医疗人工智能发展的十大洞察及相关观点。

1. 部分智能影像诊断企业将在2018年获得三类器械证，正式进入商业化阶段。

2. 智能影像诊断竞争格局基本形成，“伪医疗AI企业”基本出局，新入场技术型玩家基本没有获得风投的可能，商业机会已然错过。

3 .语音电子病历：落地医院成本高，产品需进行科室定制化，客单价低，主要用于病理科、影像科等。

4. 智能问诊：知识图谱搭建是关键，目前仅发挥导诊、辅助检索或连接医患的作用。院内场景“预问诊”需求量大，具备落地能力.

5. 国人健康管理意识尚待培育，健康大数据尚待采集与整合。企业以B端为主要切入口。

6. 精神心理治疗师严重缺乏，AI或可成为替代性工具。

7. 药物研发中化合物数据质量对于AI企业是关键。

8. 借助国际力量，中国AI药物研发企业从无到有，预计2018年起将涌现更多玩家，AI药物研发或将是未来的新风口。

9. 产品形态以软件/SaaS为主，收取软件授权费的商业模式存在一定局限性。软硬一体化产品的商业落地更具优势。

10. 中国医疗整体数据量大，但针对细分场景的数据量和质量仍无法满足算法模型的训练需求；随访数据的缺失，使国内在类似“肿瘤患者五年存活率”等领域的研究一片空白。

医疗人工智能应用场景与技术路线人工智能与医疗健康结合点在哪里？下图呈现的是人工智能技术在医疗领域的主流应用场景与技术路线，通过该图能够对中国医疗人工智能的格局有清晰的了解。

中国十大医疗人工智能产品总览为了更深入的解读商业落地的现状，在报告中，亿欧智库主要按照技术成熟度和使用效果两大维度对医疗人工智能十大产品进行了分析与评估。其中，针对技术成熟度和使用效果两大维度，主要通过产品出现时间、落地情况、发展情况、企业数量、行业人士和专家访谈进行判断。另外，还从产品的发展情况、涉足的企业案例等角度更加具体地进行分析。

医疗人工智能六大发展趋势结合政策和商业落地产品的现状，亿欧智库认为市场在今年呈现出六大趋势：

1. 2018年起，AI影像产品落地速度会加快，产品性能成熟度将不断提高。

2. 随着技术成熟度提高，语音电子病历医院普及率加快，头部企业可形成规模效应

3. 智能问诊随着知识图谱的不断完善，预问诊功能可以有效提升医生效率

4. 健康大数据的发展，会使AI在健康管理场景下的应用程度会进一步提高。

5. AI在精神心理健康的的渗透程度会更深，未来可能成为这一领域的核心推动力

6. AI+药物研发领域将会诞生出独角兽。

医疗人工智能发展四大挑战一是数据数量问题：中国医疗整体数据量大，但针对不同病种的数据量和质量参差不齐，有些病种的训练数据缺乏；健康大数据孤岛问题有所缓解，但仍未达到深度学习的阶段。

二是数据质量问题：AI数据处理中标注的准确性关乎结果的准确性，近两年之内还是需要大量医生去标注。药物研发中的数据质量对于研发效率的提升至关重要。

三是人才问题：AI算法人才与医学人才知识体系不同，如何融合各自优势发挥最大价值，值得企业思考。

人工智能医药精选篇11

关键词：人工智能；教育；新模式；改革；构想

教育是着眼于未来的事业，教育的首要任务就是为未来社会培养相适应的合格人才。随着人工智能的诞生和发展，我国已经开始将人工智能应用于教育领域，并显示出人工智能对于弥补当前教育存在的种种缺陷和不足，推动教学现代化和教育发展改革进程起着越来越重要的作用。在现代医学发展中，工程科学与临床医学不断融合，相互进步。近几年，随着人工智能技术，机器人技术，虚拟与增强现实技术，3D打印技术与医学不断的融合发展，衍生出一系列的医学诊疗技术，仪器，大大推进了医学发展。从2013年到2017年，国务院、发改委、FAD连续发文，多次提及医疗走智能化、云化的趋势，为推动智能医疗领域保驾护航。智能与医学的结合已经是大势所趋，因此，为培养大量智能医学人才极有必要对智能医学教育新模式进行深入研究。

一、目前医学教育以及医学人才培养状况

智能医学工程是一门将人工智能、传感技术等高科技手段综合运用于医学领域的新兴交叉学科，研究内容包括智能药物研发、医疗机器人、智能诊疗、智能影像识别、智能健康数据管理等。

智能医学工程的毕业生掌握了基础医学、临床医学的基础理论，对智慧医院、区域医疗中心、家庭自助健康监护三级网络中的医学现象、医学问题和医疗模式有较深入的理解，能熟练地将电子技术、计算机技术、网络技术、人工智能技术，应用于医疗信息大数据的智能采集、智能分析、智能诊疗、临床实践等各个环节。实验教学正是融合型创新人才的最好培养方式。智能医学人才的培养需要各学科间的相互交融更为紧密，学生的创新应用能力才能得到更好的培养。与此同时，由于绝大部分医工结合的专业大部分归属与工科学院下，缺乏必要的临床经验，因而学生不能很好的把握新技术的应用。

而国内相关人才缺口还非常大，目前，国内仅仅有生物医学工程、医学信息工程等工科专业培养医工结合人才。但是囿于培养时间与培养模式，他们往往只能针对具体某一方向，并且目前的培养体系还多着重于工学技术的研究，缺乏临床实践。

二、智能+医学教育的必要性探究

2.1技术进步对医疗人员的诊疗帮助

以癌症的治疗为例，由于针对癌症药物的研究何药物数量非常巨大，对于普通医生在短时间内难以进行准确的判断针对癌症的研究和药物数量非常巨大，具体来说，目前已有800多种药物和疫苗用于治疗癌症。但是，这对于医生来说却有负面的影响，因为有太多种选择可供选择，使得为病人选择合适的抗癌药物变的更加困难。同样，精确医学的进步也是非常困难的，因为基因规模的知识和推理成为决定癌症和其他复杂疾病的最终瓶颈。今天，许多受过专业训练的医学研究员需要数小时的时间来检查一个病人的基因组数据并作出治疗决定。

上述问题在拥有工学、医学双背景的医生手中已经不是问题，通过目前日渐成熟的AI技术，对于大量的医疗数据进行检索，通过可靠的编程手段，通过人工智能技术，建立完备的医疗数据库，帮助医生进行诊疗。据调查，美国微软公司已经研制出帮助医生治疗癌症的人工智能机器，其原理是对于所有关于癌症的论文进行检索，并提出对于病人治疗最有效的参考方案，它可以通过机器学习来帮助医生找到最有效，最个性化的癌症治疗方案，同时提供可视化的研究数据。

2.2智能医学对于新时代医生培养的影响

人工智能通过计算机可为学生提供图文并茂的丰富信息和数据，一方面加强了学生的感性认识，加强了对所学知识的理解和掌握，从而提高了教学质量。同时，人工智能可帮助教师完成繁杂的、需适应各种教学的教学课程、课件等设计，使教师将更多的精力专注于学与教的行为和过程，从而提高教学效率。正如前面所述例子，智能网络模块化学习平台可使教学摆脱以往对于示教病例的依赖，拓展了学生们的学习空间和时间，可极大地提高医学学习效率和教学质量。

教育与人工智能相结合将会创新教育方式和理念。北京师范大学何克抗教授在《当代教育技术的研究内容与发展趋势》中提到当代教育技术的五大发展趋势之一就是“愈来愈重视人工智能在教育中应用的研究”。结合上述人工结合上述人工智能在医学教育中的创新作用，下面就人工智能结合医学学教育新模式提出一些构想。

三、交叉医学人才的培养

3.1建立智能医学人才培养体系的必要性

目前智能医学的研发和临床还存在隔阂，临床医生并没有很好地理解人工智能，无法从实践出发提出人工智能能够解决的方向，而人工智能的产业界热情高涨，却未必能踩准点，所以产业界需要和临床深度沟通融合，才能真正解决看病难、看病贵的问题，缓解医疗资源紧张。目前，国内仅仅有生物医学工程、醫学信息工程等工科专业培养医工结合人才。

3.2医学人才培养体系初步构想

据悉，目前已经有天津大学、南开大学等几所院校开设了智能方向的医学本科教育，旨在弥补上述缺口，相关院校也在积极探索新型人才培养方案。应当为医学生开设人工智能课程，应当培养具备生命科学、电子技术、计算机技术及信息科学有关的基础理论知识以及医学与工程技术相结合的科学研究能力。该专业的学生主要学习生命科学、临床医学，电子技术、计算机技术和信息科学的基本理论和基本知识，充分进行计算机技术在医学中的应用的训练，具有智能医学工程领域中的研究和开发的基本能力。

人工智能医药精选篇12

在传承、发展中医药的当下，树立对于中医药文化的自信、推动中医药文化的传播、打造中医药文化的典范，才能更好地复兴中医药文化，让中医药在“健康中国”战略中切实发挥重要作用。

树立中医文化自信

文化自信的根本是要认识到文化的多样性，在传承文化、发展文化的道路上，了解文化的多样性，不妄自菲薄，不厚此非彼，对不同文化持有开放包容的态度，才能不断增强国家的文化实力、促进各国文化间的友好对话。

中华优秀传统文化是中华民族的精神命脉，是当代中国文化自信的力量源泉。博大精深的中华优秀传统文化、中国人几千年来积累的知识智慧和理性思辨，是我们最深厚的软实力。

中医药文化作为中华传统优秀文化的一部分，中医药学不仅为中华优秀传统文化的形成和发展作出了卓越贡献，而且为中华民族认识和改造世界提供了有益启迪，成为中华民族的重要标识。中国中医科学院教授、博士研究生导师，中国中医科学院医史文献研究所原所长，国家非物质文化遗产保护工作专家委员会委员柳长华认为，中医药两千多年来积累了非常丰富的理论和实践经验，中医药关于生命健康的理论方法，是中华文化的智慧结晶。中医药博大精深，有自己独特的生命观、疾病观、药物观、治疗观以及几千年的医疗实践经验，是一套系统的传统医学体系。

关于中医药的传承与发展，柳长华教授表示首先要有文化自信，树立中医药文化的自信，就是要在坚定中华文化自信的基础上，明确中医药的独特性，认清中医药的独特价值。中医药是中华文化在生命科学领域结出的瑰丽果实，是有别于西方医学的东方智慧，有了这种文化自信，才能挺直文化传承的脊梁，让中医药为人类健康贡献更多智慧。

推动中医药文化传播

有了文化自信，就要进一步推动文化的传播，让更多人认识到、了解到优秀文化的精神内核和当代价值。《中医药发展战略规划纲要（2016―2030年）》（简称《纲要》）中指出，大力弘扬中医药文化，繁荣发展中医药文化，实施中医药健康文化素养提升工程，加强中医药文物设施保护和非物质文化遗产传承。

对于如何传播中医药文化，《纲要》指出，综合运用广播电视、报刊等传统媒体和数字智能终端、移动终端等新型载体，大力弘扬中医药文化知识，宣传中医药在经济社会发展中的重要地位和作用。推动中医药进校园、进社区、进乡村、进家庭，将中医药基础知识纳入中小学传统文化、生理卫生课程，同时充分发挥社会组织作用，形成全社会“信中医、爱中医、用中医”的浓厚氛围和共同发展中医药的良好格局。

只有积极推动中医文化的传播，使中医文化渗透到人们的文化认知与日常生活中去，才能为中医药的发展创造良好的社会氛围，培养消费者对于中医药的消费习惯，提高中医药在健康消费中的比重。

此外，推动中医药文化的传播是中医药企业的发展要义，只有积极传播中医药文化，才能增强中药企业的文化竞争力。诞生在内蒙古的百年品牌鸿茅药酒，始终坚持“做中医药文化的传播者”这一企业责任，通过举办鸿茅文化节，投资兴建鸿茅文化馆，筹备鸿茅文化书籍等，以图片、文字、实物等实体资料，展示企业历史文化、鸿茅药酒的配制技艺传承和药酒文化等内容，让受众直观感受到企业文化与历史，向社会弘扬鸿茅药酒文化，唤醒公众对药酒文化的记忆。

打造中医药文化典范

文化传承需要具体的文化载体，打造中医药文化典范，就是为中医药文化的传播树立典型、打造载体。

中医药文化几千年的历史发展，诞生了许多中医药老字号品牌、形成了许多珍贵的中医药非物质文化遗产。复兴中医药文化，首先就要梳理这些老字号品牌的宝贵财产，加强对中医药百年老字号的保护。

鸿茅药酒从1739年诞生于内蒙古，到如今成为“CCTV国家品牌计划行业领跑者”，近三百年的历史传承本身就是中医药文化的历史见证。在振兴中医药的当下，鸿茅药酒这样的中医药老字号品牌理应成为传播中医药文化的典范。

人工智能医药精选篇13

然而，不断膨胀的大数据也成为整个医疗行业所面临的全新挑战：围绕着病人的诊疗服务，医院每天会产生大量的信息。随着这些信息数字化的程度越来越高，如何将分散的庞大数据通过治理和分析获得有效判析，并利用这些信息帮助医院进一步实现管理转型、迈向现代化已成为各大医院亟待解决的问题。

为疑问找到答案

对于广中医附院而言，“在数据管理过程中缺乏有效的工具”和“在统一管理分散的系统及数据的同时提高数据质量满足分析要求”等问题成为医院大力转型的瓶颈。与此同时，这些问题也促使医院开始积极寻找更有效的数据管理模式，有效加强医院的优化管理能力。广中医附院为此而寻找到的答案就是医院与IBM一起合作的智能运营平台项目——2012年3月，广中医附院正式携手IBM构建智能运营平台，利用IBM在业界领先的业务分析和数据挖掘工具，为医院管理体系输入至关重要的洞察力，不仅推进医院向管理现代化大阔步迈进，也极大程度地提升了民生大众的就医体验。目前，该项目已经取得阶段性重大进展，这标志着完整的运营数据分析系统在中医院行业成功部署。

广州中医药大学第一附属医院副院长何伟表示：“随着大数据化时代医疗数据量的快速增长，通过有效的数字化管理体系为患者提供更高效、优化的医疗服务业已成为我院的工作重点。此次与IBM携手合作，是希望利用最先进的分析技术大幅度提高医院管理透明化，不仅为医护人员创造一个公平公正有效激励的工作环境，更是为广大百姓提供更为充裕的医疗资源，提供更便捷安全的医疗环境。”

数据告诉你的

IBM医院智能运营系统致力于帮助医院进行日常运营信息的整合，从医院管理目标出发对医院运营数据仓库进行规划和建模，以医院的HIS、EMR、病案管理、医保等系统作为数据源，进行数据抽取、清洗和转换，为数据的智能化分析利用打好基础。

人工智能医药精选篇14

医保政策出台对管理提出更高要求《医疗保障基金使用监督管理条例》的出台对医疗机构的医保内部审核管理提出了新挑战。医保部门的工作发展到对医保准入标准、诊疗行为规范性、用药合理性等医疗行为和医保病历的审核以及对相关费用的监控。《关于推进医疗保障基金监管制度体系改革的指导意见》（〔2020〕20号）更是明确规定，医疗机构为参保人员提供医疗服务使用医保基金时，应符合政策规定的支付范围，同时要做好服务协议执行、医疗费用监控、医保基金监管等方面的待遇审核及支付工作，并定期向社会公开物价收费标准、患者结算情况等信息。飞检等工作要求加强医保审核根据国家医疗保障局基金飞行检查工作要求，医院在接受现场检查时要及时提供诊疗活动中的病历、文件、票据等记录资料和监管以及审核管理等相关材料，如实回答飞行检查组的询问。这就要求在日常的医保管理工作中加强医保审核，对违规问题做好自查和及时的整改记录；在检查组发现有异议的数据问题时能积极准确应对，并立即做出解释说明等等。加强医保审核是减少违规的需要在病人次均费用不断增高的趋势下，医保管理部门应一方面把好医保准入关，将医保政策明确规定的应当由工伤保险基金支付、公共卫生负担等的不属于医保基金支付的医药费予以剔除；另一方面要确保诊疗的规范性，对比分析不同临床科室医保的运行数据，指导医生熟练掌握医保政策、合理把控住院指征、严格考核范围内的项目占比，进一步优化院内各类医保审核审批流程，杜绝医保违规费用等等现象的出现，并减少医保拒付。

医院医保审核管理面临的问题

医保审核人员业务能力亟待加强医保管理工作的成效对医院高质量发展起着举足轻重的作用。一方面，医保管理工作几乎贯穿了医疗服务的全过程，需要医务人员对医保政策有深层次的掌握。但实际问题是医务人员要面对繁重的临床诊疗工作，想要将医保政策精准地传达到每一位医务人员难度较大；另一方面，大多数患者对医保政策不甚了解,对医保就医流程、报销比例和可报范围等方面缺乏基本的认识。增强医保政策宣传覆盖面，精准执行医保政策等等都是医保管理的迫切任务，需要医保工作人员不断加强学习，提升专业知识。监管机制有待完善医保管理工作涉及领域广泛且政策性强，需要医务、质管、病案、信息、财务和物价等职能科室以及药剂、临床及其相关辅助科室等诸多部门协调配合完成相关工作。但由于各职能部门间协调沟通不足、监管协调不到位等等原因，致使医院在进行医保管理时常存在政策盲点和误区。医保审核不够及时，违规行为自查、整改和监督不到位，最直接的后果是医保拒付问题严重。信息化程度不高智能审核系统事先设定好的系统规则在判断收费频次、金额等方面具有较高的精确性，但在收费项目是否必要、诊疗是否规范、用药是否合理以及病历书写是否合规等方面仍然存在局限性。系统规则评判医保用药的合理性多是通过第一诊断，不能考虑到多诊断的因素和患者实际需要。医院收治的急危重患者的临床用药因系统的局限性，有时会被判定为违反医保限定适应症和限制性条件的违规用药。另外，智能审核平台在抓取数据时因统计口径不一、关键点误差等问题，存在读取出的数据与实际数据不符的情况，需人工对数据进行审核，这也增加了医保管理工作的难度。

如何做好医院医保审核管理